論文の概要: To Reduce Gross NPA and Classify Defaulters Using Shannon Entropy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14418v1
• Date: Wed, 29 Apr 2020 18:29:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 14:45:29.605531
• Title: To Reduce Gross NPA and Classify Defaulters Using Shannon Entropy
• Title（参考訳）: シャノンエントロピーを用いたNPAのグロース低減とデフォルマの分類
• Authors: Ambarish Moharil, Nikhil Sonavane, Chirag Kedia, Mansimran Singh Anand
• Abstract要約: 非パフォーマンス資産(NPA)はここ数年、銀行から深刻な注目を集めている。 NPAは銀行に大きな損失をもたらすため、どのローンがNPAになる能力を持つかを決め、どのローンを承認するか、どのローンを拒否するかを決定する非常に重要なステップとなる。 我々は,将来,特定のローンがNPAに分類されるか否かを非常に高い精度で予測するために,金融データを極めて精巧に扱うように設計されたアルゴリズムを提案している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Non Performing Asset(NPA) has been in a serious attention by banks over the past few years. NPA cause a huge loss to the banks hence it becomes an extremely critical step in deciding which loans have the capabilities to become an NPA and thereby deciding which loans to grant and which ones to reject. In this paper which focuses on the exact crux of the matter we have proposed an algorithm which is designed to handle the financial data very meticulously to predict with a very high accuracy whether a particular loan would be classified as a NPA in future or not. Instead of the conventional less accurate classifiers used to decide which loans can turn to be NPA we build our own classifier model using Entropy as the base. We have created an entropy based classifier using Shannon Entropy. The classifier model categorizes our data points in two categories accepted or rejected. We make use of local entropy and global entropy to help us determine the output. The entropy classifier model is then compared with existing classifiers used to predict NPAs thereby giving us an idea about the performance.
• Abstract（参考訳）: 非業績資産(NPA)はここ数年、銀行から深刻な注目を集めている。 NPAは銀行に大きな損失をもたらすため、どのローンがNPAになる能力を持つかを決め、どのローンを承認するか、どのローンを拒否するかを決定する非常に重要なステップとなる。 本稿では,金融データの正確さに着目したアルゴリズムを提案し,将来,特定のローンがNPAに分類されるかどうかを極めて高精度に予測する。 従来のより正確でない分類器の代わりに、どのローンをNPAにするかを決定するために、Entropyをベースとして独自の分類器モデルを構築します。 シャノンエントロピーを用いたエントロピーに基づく分類器を開発した。 分類器モデルは、データポイントを2つのカテゴリに分類します。 局所エントロピーとグローバルエントロピーを使用して、アウトプットを決定するのに役立ちます。 エントロピー分類器モデルは、NPAの予測に使われている既存の分類器と比較され、性能に関するアイデアが得られます。

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